O AVA Moodle ´e um sistema modular, que possui o gerenciamento de v´arios m´odulos voltados ao gerenciamento dos cursos. A sua estrutura relacional do banco de dados reflete essa caracter´ıstica.
4.2.1 An´alise
As tabelas no banco de dados s˜ao compostas pelo prefixo e nome do m´odulo. O prefixo padr˜ao ´e o mdl . Isso pode ser alterado no momento da instalac¸˜ao. Por exemplo, a tabela do m´odulo Curso ´e mdl course. Todos os m´odulos seguem esse padr˜ao.
Cada m´odulo possui uma tabela principal e tabelas secund´arias. A estrutura da nomen- clatura dessas tabelas s˜ao:
1. Tabela Principal: mdl + nome do modulo. Ex: mdl course.
2. Tabela Secundaria: mdl + nome do modulo + funcionalidade do m´odulo. Ex: mdl course categories. Vale ressaltar que alguns conceitos das nomenclaturas dos componentes do Moodle di-
ferem dos utilizados comumente nas Instituic¸˜oes de Ensino. Um exemplo comum ´e sobre o m´odulo de cursos. Na verdade cursos para o Moodle s˜ao disciplinas para uma Universidade, por sua vez, esse conjunto de cursos fazem parte de um grupo, que correspondem a matriz curricular de disciplinas que comp˜oem um curso para a Instituic¸˜ao de Ensino.
Para o presente trabalho, os m´odulos mais importantes foram: 1. User: para a captura dos alunos matriculados na plataforma.
2. Course: para obter os cursos registrados no banco de dados e em quais cursos cada aluno esta matriculado.
3. Log: para capturar os dados de participac¸˜ao do aluno 4. Grades: para obter as notas das avaliac¸˜oes dos alunos.
4.2.2 Selec¸˜ao
Os dados fornecidos para o presente trabalho correspondem a uma quantidade de 3195 alunos, 248 cursos e de um intervalo de tempo de Agosto de 2011 `a Agosto de 2013.
No presente trabalho de acordo a analise do banco de dados e estudos dos trabalhos relacionados, foi poss´ıvel selecionar as informac¸˜oes mais importantes que correspondessem `as interac¸˜oes dos usu´arios na plataforma para a construc¸˜ao do modelo de dados em quest˜ao. Elas foram escolhidas por serem os valores quantitativos que mais s˜ao utilizados pelos alunos. As informac¸˜oes elencadas no processo de Selec¸˜ao dos Dados foram:
1. Identificac¸˜ao do Aluno 2. Identificac¸˜ao do Curso
3. Data de Criac¸˜ao do Curso 4. Data que o Curso Iniciar´a 5. M´edia Final de Cada Curso 6. Per´ıodo Semanal
7. Per´ıodo Mensal 8. Per´ıodo Semestral
9. Quantidade de Acessos ao Curso 10. Quantidade de Acessos ao F´orum 11. Quantidade de Postagens no F´orum 12. Quantidade de Atividades Entregues 13. M´edia das Notas das Atividades 14. Quantidade de Acessos aos Arquivos 15. Quantidade de Acessos `as Wikis
4.2.3 Pr´e-Processamento
Para a construc¸˜ao do modelo, foram utilizados atributos que passaram por pr´e-processamento para que fossem obtidos, visto que as informac¸˜oes contidas neles n˜ao estavam de forma clara (como o modelo precisava) e organizadas no banco de dados do Moodle. Para isso foi criado um Data Mart que ser´a alimentado mensalmente, e que tamb´em servir´a para guardar o hist´orico de acompanhamento dos alunos ao decorrer do per´ıodo acadˆemico.
Para a etapa de pr´e-processamento, foi desenvolvida uma aplicac¸˜ao na linguagem Java1 utilizando JDBC2no ambiente de desenvolvimento Eclipse3. Essa aplicac¸˜ao mapeia o banco de dados do Moodle tendo como finalidade capturar as informac¸˜oes necess´arias para alimentar o
Data Mart.
1
Dispon´ıvel em: https://www.java.com/pt BR 2
Dispon´ıvel em: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/jdbc/index.html 3
4.2.4 Organizac¸˜ao e Alimentac¸˜ao do Data Mart
O Data Mart ´e composto por um conjunto de tabelas que suprem `as informac¸˜oes ne- cess´arias para a construc¸˜ao e atualizac¸˜ao do modelo de dados do presente trabalho, como tamb´em para o gerenciamento do acompanhamento semestral dos alunos que ´e realizado pelo modulo de evas˜ao desenvolvido nesse trabalho. Inicialmente ele foi alimentado com os dados hist´oricos dos alunos contidos no intervalo de Agosto de 2011 a Agosto de 2013, para que um modelo de dados inicial fosse definido. Os dados foram obtidos de todos os cursos registrados no banco de dados que tiveram registros dos atributos destacadas na etapa de selec¸˜ao. A seguir ser´a descrito sucintamente cada uma das tabelas e suas finalidades.
1. Semester: tabela que ´e registrado cada semestre letivo, para que tenha o controle da captura das informac¸˜oes correspondentes a cada semestre.
2. Course: a cada semestre ´e registrado os cursos ofertados para os alunos.
3. Week Control: ´e dividido para cada curso um agrupamento de dados em janelas de tempo para que os dados de participac¸˜ao de cada aluno seja capturado. Aproximadamente s˜ao divididos em 19 semanas que correspondem a um semestre letivo.
4. Month Control: para cada curso ´e registrado um per´ıodo mensal para que acontec¸a a classificac¸˜ao do status daquele aluno. Por default ´e configurado para registrar bimestral- mente ou conforme seja configurado pelo administrador do sistema.
5. Student e Student Course: a tabela Student ´e utilizada para salvar todos os alunos ma- triculados do Moodle e referencia-los com seus respectivos cursos com a tabela Student
Course.
6. Historic: ´e a tabela mais importante, onde ser˜ao registrados os dados semanalmente de cada aluno em relac¸˜ao aos cursos matriculados naquele semestre. O atributo register type corresponde ao tipo de registro que est´a sendo armazenado. Os tipos de registro s˜ao:
• QAC: Quantidade de Acessos ao Curso • QAF: Quantidade de Acessos ao F´orum • QPF: Quantidade de Postagens no F´orum
• QAA: Quantidade de Acessos aos Arquivos • QAW: Quantidade de Acessos `as Wikis • QAE: Quantidade de Atividades Entregues • MNA: M´edia das Notas das Atividades
7. Accompaniment: esta tabela ser´a alimentada com a verificac¸˜ao bimestral dos alunos pelo processo de classificac¸˜ao, que ser´a explicado na pr´oxima subsec¸˜ao. O atributo status corresponde aos grupos em que os alunos s˜ao divididos em relac¸˜ao aos seus dados quan- titativos, os valores que esse atributo pode assumir s˜ao:
• MUITO BAIXO RISCO • BAIXO RISCO
• REGULAR • RISCO
• FORTE RISCO
A figura 3 ilustra o modelo Entidade Relacionamento da entidades que contemplam o
Data Mart.
Figura 3 – Modelo Entidade Relacionamento do Data Mart
4.3 An´alise comparativa para a escolha de uma Ferramenta que auxilie o processo de